Temario del curso
Introducción a la Inteligencia Artificial Generativa
- ¿Qué es exactamente la IA generativa?
- Historia y evolución de este campo tecnológico
- Conceptos clave y terminología específica del ámbito
- Visión general acerca de sus aplicaciones y potencial futuro
Fundamentos básicos del Aprendizaje Automático
- Introducción al aprendizaje automático como disciplina científica
- Tipos de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado y por refuerzo
- Algoritmos y modelos esenciales en este campo
- Procesamiento de datos e ingeniería de características para mejorar resultados
Conceptos básicos del Aprendizaje Profundo
- Redes neuronales y su relación con el aprendizaje profundo
- Funciones de activación, funciones de pérdida y mecanismos de optimización
- Problemas frecuentes como el sobreajuste o subajuste, y técnicas para corregirlos
- Introducción práctica a las plataformas TensorFlow y PyTorch
Panorama general de los modelos generativos
- Clasificación de los diferentes tipos de modelos generativos disponibles
- Diferencias sustanciales entre modelos discriminativos y generativos
- Áreas concretas donde se emplean estos modelos en la práctica
Autoencoders variacionales (VAEs)
- Explicación teórica y ejemplos ilustrativos sobre los autoencoders en general
- Estructura arquitectónica específica de los VAEs
- Concepto fundamental del espacio latente y su relevancia práctica
- Proyecto práctico: Elaboración paso a paso de un VAE básico
Redes adversariales generativas (GANs)
- Introducción conceptual y principios esenciales que rigen el funcionamiento de las GANs
- Componentes constitutivos: El generador y el discriminador en el marco GAN
- Desafíos frecuentes al entrenar redes adversariales generativas, así como estrategias para superarlos
- Tarea práctica: Diseño y construcción de una GAN simple
Modelos generativos avanzados
- Presentación general sobre los modelos basados en transformadores como novedad tecnológica actual
- Breve descripción acerca de los modelos GPT (Transformadores Preentrenados Generativos) y su trascendencia
- Casos concretos donde se aprovechan dichos modelos GPT para la generación textual automática
- Ejercicio práctico: Utilización de un modelo GPT ya entrenado para generar texto creativo y significativo
Ética e implicaciones sociales en el ámbito de la IA Generativa
- Preguntas morales clave que surgen al utilizar dicha tecnología de manera generalizada
- Fenómenos negativos tales como sesgos no deseados o falta de equidad dentro de los modelos artificiales
- Perspectivas futuras sobre este campo, así como recomendaciones para su desarrollo responsable y ético
Aplicaciones industriales reales de la Inteligencia Artificial Generativa
- Uso de estas tecnologías en el arte, diseño y otras disciplinas creativas actuales
- Integración práctica en sectores comerciales y estrategias de marketing empresarial
- Papel que juegan dichos algoritmos dentro del ámbito científico e investigativo avanzado
Proyecto final integral
- Generación de ideas y formulación detallada para un proyecto personal basado en IA generativa
- Obtención y transformación previa de datos necesarios para el desarrollo del mismo
- Selección óptima de los modelos adecuados y su entrenamiento continuo según necesidades
- Evaluación objetiva de resultados obtenidos y presentación profesional frente a la audiencia correspondiente
Resumen final del curso y orientaciones para el futuro desarrollo personal y profesional
Requerimientos
- Conocimiento básico de los conceptos fundamentales de programación en Python
- Familiaridad con conceptos matemáticos básicos, especialmente probabilidad y álgebra lineal
Público objetivo
- Desarrolladores
Formación Corporativa a Medida
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Reseñas (2)
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